הפיכת יתרון קוונטי: ג'יי גמבטה של ​​יבמ על שילוב חלק של מחשוב קוונטי ומחשוב קלאסי

חברות ומעבדות מחקר ברחבי העולם פועלות לקראת הוצאת הטכנולוגיות הקוונטיות המתהוות שלהן מהמעבדה ואל העולם האמיתי, כאשר ענקית הטכנולוגיה האמריקאית IBM היא שחקנית מפתח. בחודש מאי השנה, IBM Quantum חשפה את מפת הדרכים האחרונה שלה לעתיד המחשוב הקוונטי בעשור הקרוב, והמשרד קבע כמה יעדים שאפתניים. לאחר שהכריז על כך מעבד Eagle עם 127 סיביות קוונטיות (קיוביטים) בשנה שעברה, החברה היא מפתח כעת את מעבד ה-Osprey בנפח 433 קיוביטים להופעת בכורה מאוחר יותר השנה, ולאחריה ב-2023 הקונדור 1121 קיוביטים.

אבל מעבר לכך, אומרים בחברה, המשחק יעבור להרכבת מעבדים כאלה למעגלים מודולריים, שבהם השבבים מחוברים יחד באמצעות חיבורים קוונטיים או קלאסיים דלים יותר. המאמץ הזה יגיע לשיאו במה שהם מכנים כמכשיר 4158-qubit Kookaburra שלהם בשנת 2025. מעבר לכך, IBM צופה מודולריות מעבדים עם 100,000 קיוביטים או יותר, המסוגלים לחשב ללא השגיאות שהופכות כיום את המחשוב הקוונטי לעניין של מציאת דרכים לעקיפת הרעש של הקיוביטים. עם גישה זו, צוות המחשוב הקוונטי של החברה בטוח שהוא יכול להשיג "יתרון קוונטי" כללי, שבו מחשבים קוונטיים ישיגו בעקביות את הביצועים של המחשבים הקלאסיים ויבצעו חישובים מורכבים מעבר לאמצעים של מכשירים קלאסיים.

בזמן שהיה בלונדון בדרכו ל- 28th ועידת סולביי בבריסל, שהתמודד עם מידע קוונטי, עולם הפיזיקה הדביקו את הפיזיקאי ג'יי גמבטה, סגן נשיא IBM Quantum. לאחר שהובילה חלק ניכר מההתקדמות של החברה בשני העשורים האחרונים, גמבטה הסביר כיצד ניתן להגיע ליעדים אלו ומה הם יגרמו לעתיד המחשוב הקוונטי.

מה המצב הנוכחי ב-IBM Quantum? מהם כמה מהפרמטרים המרכזיים שבהם אתה מתמקד?

מפת הדרכים של IBM עוסקת בהגדלה - לא רק את מספר הקיוביטים אלא את המהירות, האיכות וארכיטקטורת המעגלים שלהם. כעת יש לנו זמני קוהרנטיות [משך הזמן שבו הקיוביטים נשארים קוהרנטיים ומסוגלים לבצע חישוב קוונטי] של 300 מיקרו-שניות במעבד ה-Eagle [לעומת כ-1 μs בשנת 2010], והדור הבא של המכשירים יגיע ל-300 מילי-שניות. ולקיוביטים שלנו [העשויים ממתכות מוליכות-על] יש כעת כמעט 99.9% נאמנות [הם מקבלים רק שגיאה אחת כל 1000 פעולות - שיעור שגיאה של 10^-3]. אני חושב ש-99.99% לא יהיו בלתי אפשריים עד סוף השנה הבאה.

מבחן הלקמוס האולטימטיבי לבגרות של מחשבים קוונטיים, אם כן, הוא האם זמן ריצה קוונטי יכול להיות תחרותי עם זמן ריצה קלאסי

אבל לעשות דברים בצורה חכמה תהפוך חשוב יותר מסתם לדחוף את המדדים הגולמיים. ארכיטקטורת המעבד הופכת חשובה יותר ויותר. אני לא חושב שנעבור הרבה מעבר ל-1000 קיוביטים לשבב [כמו בקונדור], אז עכשיו אנחנו מסתכלים על מודולריות. כך נוכל להגיע למעבדים של 10,000 קיוביטים עד סוף העשור הזה. אנחנו הולכים להשתמש גם בתקשורת קלאסית (כדי לשלוט באלקטרוניקה) בין שבבים, וגם בערוצים קוונטיים שיוצרים הסתבכות כלשהי (כדי לבצע חישוב). הערוצים בין שבבים הולכים להיות איטיים - אולי פי 100 יותר איטיים מהמעגלים עצמם. ואת הנאמנות של הערוצים יהיה קשה לדחוף מעל 95%.

עבור מחשוב בעל ביצועים גבוהים, מה שחשוב באמת הוא צמצום זמן הריצה - כלומר, צמצום הזמן שלוקח ליצירת פתרון לבעיית עניין. מבחן הלקמוס האולטימטיבי לבגרות של מחשבים קוונטיים הוא האם זמן ריצה קוונטי יכול להיות תחרותי עם זמן ריצה קלאסי. התחלנו להראות תיאורטית שאם יש לך מעגל גדול שאתה רוצה להפעיל, ואתה מחלק אותו למעגלים קטנים יותר, אז בכל פעם שאתה מבצע חיתוך, אתה יכול לחשוב על זה כעל עלות קלאסית, מה שמגדיל את זמן הריצה באופן אקספוננציאלי. אז המטרה היא לשמור על העלייה האקספוננציאלית הקרובה ל-1 ככל האפשר.

עבור מעגל נתון, זמן הריצה תלוי באופן אקספוננציאלי ב-a פרמטר שאנו קוראים לו γ̄ מועלים לשלטון nd, שם n הוא מספר הקיוביטים ו d הוא העומק [מדד למסלול הארוך ביותר בין הקלט והפלט של המעגל, או באופן שווה ערך למספר שלבי הזמן הדרושים להפעלת המעגל]. אז אם נוכל להגיע ל-γ̄ קרוב ככל האפשר ל-1, נגיע לנקודה שבה יש יתרון קוונטי אמיתי: אין צמיחה מעריכית בזמן ריצה. אנו יכולים להפחית את γ̄ באמצעות שיפורים בקוהרנטיות ובנאמנות השער [שיעור שגיאות פנימי]. בסופו של דבר נגיע לנקודת מפנה שבה, אפילו עם התקורה האקספוננציאלית של הפחתת שגיאות, נוכל להפיק יתרונות בזמן הריצה על פני מחשבים קלאסיים. אם אתה יכול להוריד את γ̄ ל-1.001, זמן הריצה מהיר יותר מאשר אם היית מדמה את המעגלים האלה באופן קלאסי. אני בטוח שנוכל לעשות זאת - עם שיפורים בנאמנות השער ודיכוי הצלבה בין קיוביטים, כבר מדדנו γ̄ של 1.008 בשבב Falcon r10 [27-qubit].

איך אתה יכול לבצע שיפורים אלה כדי להפחית שגיאות?

כדי לשפר את הנאמנות, נקטנו בגישה שנקראת ביטול שגיאות הסתברותיות [arXiv:2201.09866]. הרעיון הוא שתשלח לי עומסי עבודה ואני אשלח לך תוצאות מעובדות עם הערכות נטולות רעש שלהם. אתה אומר שאני רוצה שתפעיל את המעגל הזה; אני מאפיין את כל הרעש שיש לי במערכת שלי, ואני מבצע ריצות רבות ואז מעבד את כל התוצאות הללו יחד כדי לתת לך אומדן נטול רעש של תפוקת המעגל. בדרך זו, אנו מתחילים להראות שסביר להניח שיש רצף מהמקום בו אנו נמצאים היום עם דיכוי שגיאות והפחתת שגיאות ועד לתיקון שגיאות מלא.

אז אתה יכול להגיע לשם מבלי לבנות קיוביטים לוגיים לתיקון שגיאות?

מה זה בעצם קיוביט לוגי? למה בעצם אנשים מתכוונים בזה? מה שבאמת חשוב הוא: האם אתה יכול להפעיל מעגלים לוגיים, ואיך אתה מפעיל אותם באופן שזמן הריצה תמיד הולך ומהיר יותר? במקום לחשוב על בניית קיוביטים לוגיים, אנו חושבים על האופן שבו אנו מפעילים מעגלים ונותנים למשתמשים הערכות לגבי התשובה, ולאחר מכן מכמתים אותה לפי זמן הריצה.

כאשר אתה מבצע תיקון שגיאות רגיל, אתה מתקן את מה שחשבת שהתשובה הייתה עד לאותו נקודה. אתה מעדכן מסגרת התייחסות. אבל נשיג תיקון שגיאות באמצעות הפחתת שגיאות. כאשר γ̄ שווה ל-1, למעשה יהיה לי תיקון שגיאות, כי אין תקורה לשיפור ההערכות ככל שתרצה.

בדרך זו, למעשה יהיו לנו קיוביטים לוגיים, אך הם יוכנסו ברציפות. אז אנחנו מתחילים לחשוב על זה ברמה גבוהה יותר. ההשקפה שלנו היא ליצור, מנקודת מבט של משתמש, רצף שרק נהיה מהיר יותר ויותר. מבחן הלקמוס האולטימטיבי לבשלות של מחשבים קוונטיים, אם כן, הוא האם זמן ריצה קוונטי יכול להיות תחרותי עם זמן ריצה קלאסי.

זה שונה מאוד ממה שחברות קוונטיות אחרות עושות, אבל אני אופתע מאוד אם זה לא יהפוך לדעה הכללית - אני בטוח שתתחיל לראות אנשים משווים זמני ריצה, לא שיעורי תיקון שגיאות.

מה שאנחנו עושים זה רק מחשוב באופן כללי, ואנחנו נותנים לזה דחיפה באמצעות מעבד קוונטי

אם אתה מייצר מכשירים מודולריים עם חיבורים קלאסיים, האם זה אומר שהעתיד הוא לא באמת קוונטי מול קלאסי, אלא קוונטי ו קלַאסִי?

כן. חיבור קלאסי וקוונטי יאפשר לך לעשות יותר. לזה אני קורא עודף קוונטי: ביצוע מחשוב קלאסי בצורה חכמה באמצעות משאבים קוונטיים.

אם יכולתי לנופף בשרביט קסמים, לא הייתי קורא לזה מחשוב קוונטי. הייתי חוזר ואומר באמת שמה שאנחנו עושים זה רק מחשוב באופן כללי, ואנחנו נותנים לזה דחיפה באמצעות מעבד קוונטי. השתמשתי במשפט הקיצוני "מחשוב-על ממוקד קוונטי". זה באמת על הגברת המחשוב על ידי הוספת קוונטי אליו. אני באמת חושב שזו תהיה הארכיטקטורה.

מהם המכשולים הטכניים? האם זה משנה שהמכשירים האלה צריכים קירור קריוגני, נגיד?

זה לא באמת עניין גדול. עניין גדול יותר הוא שאם נמשיך במפת הדרכים שלנו, אני מודאג מהמחיר של האלקטרוניקה וכל הדברים שמסביב. כדי להוזיל את העלויות הללו, עלינו לפתח מערכת אקולוגית; ואנחנו כקהילה עדיין לא עושים מספיק כדי ליצור את הסביבה הזו. אני לא רואה הרבה אנשים שמתמקדים רק באלקטרוניקה, אבל אני חושב שזה יקרה.

האם כל המדע נעשה כעת, כך שעכשיו זה יותר עניין של הנדסה?

תמיד יהיה מדע לעשות, במיוחד כשאתה מתווה את הדרך הזו מהפחתת שגיאות לתיקון שגיאות. איזה סוג קישוריות אתה רוצה לבנות בשבב? מה הקשרים? כל אלה הם מדע יסוד. אני חושב שאנחנו עדיין יכולים לדחוף את שיעורי השגיאות ל-10^-5. באופן אישי, אני לא אוהב לתייג דברים "מדע" או "טכנולוגיה"; אנחנו בונים חדשנות. אני חושב שבהחלט יש מעבר לכך שהמכשירים האלה יהפכו לכלים, והשאלה הופכת להיות איך אנחנו משתמשים בדברים האלה למדע, ולא לגבי המדע של יצירת הכלי.

האם אתה חושש שאולי יש בועה קוונטית?

לא. אני חושב שאפשר לחלק יתרון קוונטי לשני דברים. ראשית, איך בעצם מפעילים מעגלים מהר יותר על חומרה קוונטית? אני בטוח שאוכל לחזות בעניין זה. ושנית, איך בעצם משתמשים במעגלים האלה, ומקשרים אותם לאפליקציות? מדוע שיטה מבוססת קוונטים עובדת טוב יותר מאשר רק שיטה קלאסית לבדה? אלו שאלות מדעיות קשות מאוד. ואלה שאלות שכולם מתעניינים בהן פיזיקאים בעלי אנרגיה גבוהה, מדעני חומרים וכימאים קוונטים. אני חושב שבהחלט יהיה ביקוש - אנחנו כבר רואים את זה. אנחנו רואים כמה מיזמים עסקיים מתעניינים גם הם, אבל זה ייקח זמן למצוא פתרונות אמיתיים, במקום שהקוונטי יהיה כלי לעשיית מדע.

אני רואה בזה מעבר חלק. תחום יישום פוטנציאלי גדול אחד הוא בעיות שיש בהן נתונים עם סוג כלשהו של מבנה, במיוחד נתונים שקשה מאוד למצוא עבורם את המתאמים באופן קלאסי. פיננסים ורפואה מתמודדים שניהם עם בעיות כאלה, ושיטות קוונטיות כמו לימוד מכונות קוונטיות טובות מאוד במציאת מתאמים. זו הולכת להיות דרך ארוכה, אבל זה שווה את ההשקעה בשבילם לעשות את זה.

מה לגבי שמירה על אבטחת החישוב מפני, למשל, התקפות כמו אלגוריתם הפקטורינג של שור, הרותם שיטות קוונטיות לפיצוח שיטות קריפטוגרפיות קיימות של מפתח ציבורי, המבוססות על פירוק לגורמים?

כולם רוצים להיות מאובטחים מפני האלגוריתם של שור - הוא נקרא כעת "בטוח קוונטי". יש לנו הרבה מחקר בסיסי על האלגוריתמים, אבל איך לבנות את זה הולך להפוך לשאלה חשובה. אנחנו בודקים את הבנייה של זה במוצרים שלנו לאורך כל הדרך, ולא כתוספת. ואנחנו צריכים לשאול איך אנחנו מוודאים שיש לנו את התשתית הקלאסית בטוחה לקוונטים. איך העתיד הזה יתפתח יהיה חשוב מאוד במהלך השנים הקרובות - איך אתה בונה חומרה בטוחה בקוונטים מהיסוד.

ההגדרה שלי להצלחה היא כאשר רוב המשתמשים אפילו לא יודעים שהם משתמשים במחשב קוונטי

האם הופתעת מהמהירות שבה הגיע המחשוב הקוונטי?

למישהו שנמצא בו עמוק כמוני מאז שנת 2000, זה הלך קרוב להפליא לנתיב שנחזה. אני זוכר שחזרתי למפת דרכים פנימית של IBM משנת 2011 וזה היה די במקום. אז חשבתי שאני ממציא דברים! באופן כללי, אני מרגיש כאילו אנשים מעריכים יותר מדי כמה זמן זה ייקח. ככל שאנו מתקדמים יותר ויותר, ואנשים מביאים רעיונות מידע קוונטי למכשירים הללו, בשנים הקרובות נוכל להפעיל מעגלים גדולים יותר. לאחר מכן זה יהיה על אילו סוגי ארכיטקטורה אתה צריך לבנות, כמה גדולים האשכולות, באילו סוגי ערוצי תקשורת אתה משתמש וכו'. שאלות אלו יונעו על ידי סוג המעגלים שאתה מפעיל: איך נתחיל לבנות מכונות לסוגים מסוימים של מעגלים? תהיה התמחות של מעגלים.

איך תיראה שנת 2030 עבור מחשוב קוונטי?

ההגדרה שלי להצלחה היא כאשר רוב המשתמשים אפילו לא יודעים שהם משתמשים במחשב קוונטי, מכיוון שהוא מובנה בארכיטקטורה שעובדת בצורה חלקה עם מחשוב קלאסי. המדד להצלחה יהיה אם כן שהוא בלתי נראה לרוב האנשים המשתמשים בו, אבל זה משפר את חייהם בצורה כלשהי. אולי הטלפון הנייד שלך ישתמש באפליקציה שעושה את ההערכה שלה באמצעות מחשב קוונטי. ב-2030 לא נהיה ברמה הזו, אבל אני חושב שיהיו לנו מכונות גדולות מאוד עד אז והן יהיו הרבה מעבר למה שאנחנו יכולים לעשות באופן קלאסי.